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卷积神经网络,卷积神经网络为什么最后接一个全连接层

时间:2019-05-13 15:31来源:未知 作者:玩具批发 点击:
卷积神经网络,玩具批发|龙美网|在基本的CNN网络中,全连接层的作用是将经过多个卷积层和池化层的图像特征图中的特征进行整合,获取图像特征具有的高层含义,之后用于图像分类。在CNN网络中,全连接层将卷积层产生的特征图映射成一个固定长度(一般为输入图像数据集中的图像类别数)的特征向
卷积神经网络

  在基本的CNN网络中,全连接层的作用是将经过多个卷积层和池化层的图像特征图中的特征进行整合,获取图像特征具有的高层含义,之后用于图像分类。在CNN网络中,全连接层将卷积层产生的特征图映射成一个固定长度(一般为输入图像数据集中的图像类别数)的特征向量。这个特征向量包含了输入图像所有特征的组合信息,虽然丢失了图像的位置信息,但是该向量将图像中含有最具有特点的图像特征保留了下来以此完成图像分类任务。从图像分类任务的角度来看,上海岚驭贸易有限公司招聘信息上海,计算机只需要对图像内容进行判定,计算输入图像具体所属类别数值(所属类别概率),将最有可能的类别输出即可完成分类任务。

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